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title: tokenizer
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sdk: docker
sdk_version: "3.0.0"
app_file: main.go
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# Tokenizer Service

一个高效的API服务，用于计算大型语言模型的输入token数量。

## 支持的模型

### Claude系列模型
- claude-3-7-sonnet-latest
- claude-3-5-sonnet-latest
- claude-3-5-haiku-latest
- claude-3-opus-latest
- claude-3-haiku-20240307

### Gemini系列模型
- gemini-1.5-flash
- gemini-2.0-flash
- 其他Gemini系列模型

## 自动模型匹配
服务支持智能模型名称匹配，不区分大小写：

### Claude模型匹配规则
- 包含"claude"、"3"和"7"的名称会匹配到`claude-3-7-sonnet-latest`
- 包含"claude"、"3"、"5"和"sonnet"的名称会匹配到`claude-3-5-sonnet-latest`
- 包含"claude"、"3"、"5"和"haiku"的名称会匹配到`claude-3-5-haiku-latest`
- 包含"claude"、"3"和"opus"的名称会匹配到`claude-3-opus-latest`
- 包含"claude"、"3"和"haiku"的名称会匹配到`claude-3-haiku-20240307`

### Gemini模型匹配规则
- 包含"gemini"和"2.0"或"2.5"的名称会匹配到`gemini-2.0-flash`
- 包含"gemini"和"1.5"的名称会匹配到`gemini-1.5-flash`

## 环境变量

运行服务需要以下环境变量：

- `ANTHROPIC_API_KEY`: Anthropic API密钥，用于计算Claude模型的token
- `GOOGLE_API_KEY`: Google API密钥，用于计算Gemini模型的token
- `SERVICE_URL`(可选): 服务的URL，用于防止Hugging Face空间休眠
- `PORT`(可选): 服务监听的端口号，默认为7860

## API接口

### Token计算

**端点**: `/count_tokens`

**方法**: POST

**请求格式**:
```json
{
  "model": "模型名称",
  "messages": [
    {
      "role": "user或assistant",
      "content": "消息内容"
    }
  ],
  "system": "系统提示（可选）"
}
```

**响应格式**:
```json
{
  "input_tokens": 123
}
```

### 健康检查

**端点**: `/health`

**方法**: GET

**响应格式**:
```json
{
  "status": "healthy",
  "time": "2023-04-01T12:34:56Z"
}
```

## 部署指南

### 本地运行

1. 设置必要的环境变量
```bash
export ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
export GOOGLE_API_KEY=your_google_key
```

2. 启动服务
```bash
go run main.go
```

### Docker部署

1. 构建Docker镜像
```bash
docker build -t tokenizer .
```

2. 运行容器
```bash
docker run -p 7860:7860 -e ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key -e GOOGLE_API_KEY=your_google_key tokenizer
```

### Hugging Face部署

1. 创建一个新的Space，选择Docker作为运行环境
2. 添加以下Secret:
   - `ANTHROPIC_API_KEY`: 你的Anthropic API密钥
   - `GOOGLE_API_KEY`: 你的Google API密钥
   - `SERVICE_URL`: 服务的完整URL，格式为`https://你的空间名-用户名.hf.space`

3. 将代码推送到Space关联的仓库
4. Hugging Face会自动构建并部署服务

## 示例代码

### Python调用示例

```python
import requests
import json

url = "https://your-service-url/count_tokens"
data = {
    "model": "claude-3-5-sonnet-latest",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, world!"
        }
    ]
}

response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```

## License

MIT